Optimum Push-off During Uneven Walking for Just-in-Time Strategy; Delayed Push-off Exertion is Mechanically Costly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is shown that step mechanical work roughly describes walking energetics, and optimal walking economy is achieved by pre-emptive step work. We suggest this is also true for uneven walking. Using a simple powered walking model, we estimated the preferred pre-emptive push-offs to cover the entire step energy. The maximum push-off is exerted when the subsequent heel-strike dissipation is zero, setting an upper bound for step-up amplitude achievable with pre-emptive push-off. For instance, at a walking speed of 1.4 m · s −1 , the maximum step-up is 0.106 m. Conversely, for any step-up amplitude, there is a minimum walking speed. For a step-up height (Δh) of 0.06 m, the minimum walking speed is 1.06 m · s −1 . The importance of pre-emptive push-off and optimal timing of push-off and collision is widely discussed. However, there are cases where this timing is undermined, such as during uneven walking, necessitating post-transition mechanical energy compensation. The ankle (via delayed push-off) or hip can provide mid-flight energy, but no mechanical determinant prefers one source over the other. Our modeling demonstrates that delayed push-off entails mechanical energy waste, likely converted to heat by stretching the stance leg. This stretch may also release energy stored during the heel-strike (e.g., in the Achilles tendon), exacerbating the required mechanical work performance in the subsequent step transition. Hence, we propose that during the double support phase, when the stance leg is switched, hip actuation becomes mechanically preferable. Physiological observations also support our proposition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».